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Vipul Ved Prakash氏によると、TogetherはOpenRouterのクローズドおよびオープンエンドポイント全体で、トークン処理量のトップに立った。

Together AI、オープンソース推論向け専用B300クラスターでIBMおよびNVIDIAと提携

Together AIは、IBM Cloud上でホストされる専用B300クラスターを活用し、IBMおよびNVIDIAと協業してオープンソースモデルの推論を拡張している。

Together AI は、GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 について、現在の OpenRouter トークンシェアがそれぞれ 29.2%、25.6%、18.9% で最大だとしている。

Tev1-4B-experimentalの重みは、Hugging Faceのtogethercomputerリポジトリにある。Together AIは、このモデルを、特化型の意思決定モデルを比較的容易に訓練できることを示すための実験だと説明している。

Jevに似た分類器で、Qwen3.5 4Bをファインチューニングしたモデル。料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力100万トークンあたり0ドル。Together AIはデータレシピとファインチューニングのチュートリアルも公開し、Tev1の学習費用は17ドルだったとしている。

割引はTogether AIのサーバーレス上のAlibaba_Qwenの両モデルに適用され、9月30日まで続く。Together AIは、長期にわたるエージェント作業にはQwen3.7-Maxを、大量かつコストを重視するワークロードにはQwen3.8-Flashを推奨している。

DAIR.AIによると、スタンフォードとTogether AIの論文では、o3-mini、Claude Sonnet 4、DeepSeek-V3が自己組織化するチームとして数学と物理の5つのベンチマークで平均66.7%となり、最も強いメンバー単体の48.8%、完全なルーターの59.0%を上回った。

Dedicated Model Inferenceでは、稼働中のエンドポイントの背後にあるモデルを、ダウンタイムなしでアップグレードできるようになった。トラフィックは段階的なゲートを経て移行し、p95レイテンシまたはエラー率が悪化した場合、メトリクスゲートがロールアウトを一時停止できる。